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让我们举个例子。例如，周期为12的月度数据具有季节性影响。
首先，对于一阶12阶差分，通过观察ACF PACF，可以看出它是简单的加法模型还是乘法季节模型
如果是乘法模型，我们要模拟ARIMA模型的季节性部分
ARIMA的季节性部分是根据ACF PACF的周期位置来确定其模型参数ar Ma
季节性=列表（顺序=C（u0，1，0），周期=0）周期是默认的
------------------------------------------------------------------------------------------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -, 自动阿里玛（）直接拟合得到系统所考虑的ARIMA模型参数。
然后预测（H=预测期数）行。
这是给外行的，
但是如果你真的想学好它，你需要测试模型，特别是剩余的。
简而言之，fitted是拟合值，predict是预测值：
模型基于给定样本的值，对给定样本x1，X2，…，xn（已知对应y值）的预测是拟合；
对新样本xN1，xn2，。。。（未知y值）是模型预测。
例如，R中的示例：fit
fitted（fit）
predict（fit，newdata）=数据框（高度=90）]。
Fitted是拟合值，predict是预测值。假设实际值为y，原始数据为x，则拟合值是对实际值的估计，预测值是用一组新的x值代入方程得到的y值。
第一步是定义vector sales，按数字类型赋值给sales，然后打印sales，如下图所示：
第二步是定义vector num，按整数类型赋值给num vector，然后打印num，如下图所示：
第三步是通过sd（）函数获得sales和num的标准差，如下图所示：
第四步是由于元素复杂，需要求平均值。您可以使用均值函数，如下图所示：
步骤5，如果要检查num和sales之间的相关性，请使用cor（）函数，如下图所示：
步骤6，如果要检查num和sales之间的关系，并以图形的形式显示，请使用plot函数，如下图所示：
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